生物检定统计法(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本书再版时改正一些错字及统计公式，并增加图表及统计方法的描述，同时也修改部分SAS程式内容，使得本书更易阅读与了解。生物检定统计法主要特色是不全以基本统计方法之各处理平均值差为比较对象，而是常以其比值阐述两者间之相对效力，有时候两处理平均值间没有显着差异，但其相对效力却明显不同，尤其两组（或多组）数剂量之试验资料比较时都以生物检定统计法为主，因本统计法是以各试验资料线性反应结果为比较对象，与以各处理平均值差的比较方式不同，本书封面之图案就是最好的说明。因此，研究者在追求其研究成果是否卓越时，不妨换个方式来比较，有时候会有意想不到的结果。生物检定统计法之书籍在国内外并不多见，笔者觉得其对生物科技之研究发展甚为重要，因此积极努力搜集资料，再次重新编写此书，期望此书对读者有所帮助。学无止境，本书疏漏之处定无可避免，还请学者专家随时指正。

　　生物检定是将一种物质（如药品、维他命、荷尔蒙等）加之于生物体（如动物、植物、昆虫、细菌、微生物等），借生物体之反应结果以测定该物质的性质或效力的方法。各物质用量有单剂量与多剂量之分，生物检定统计法能提供最适合的分析，有效检定各物质效力间的差异。在一般统计方法检定不出各物质（处理）间好坏的资料，本法会有意想不到的分析结果。

　　本书专为医学、药学、营养学、农药学、微生物学、食品科学、生物化学、分析化学研究而设计，且从基本统计学概念说起，生物检定用到的统计方法都包括在本书内，无需另外参考其他统计学书籍，可当作大学部或研究所一学期，每週2-3小时教学之用。

　　书中附有SAS电脑程式，对于复杂麻烦的分析工作，亦可轻松愉快地解决。

深入浅出：现代生物统计学应用与实践 本书旨在为生命科学、医学、农业及相关领域的科研人员、研究生和专业技术人员提供一套系统、全面且高度实用的生物统计学知识体系。不同于侧重理论推导或特定软件操作的传统教材，本书的视角聚焦于如何将统计学原理高效、准确地应用于真实的生物学研究问题中，实现从数据采集、整理、分析到结果解释的完整闭环。 全书内容结构清晰，逻辑严谨，分为三大核心模块，力求在保持科学严谨性的同时，兼顾读者的实践操作能力。 第一部分：生物统计学基础与数据准备 本部分着重奠定坚实的统计学思维基础，并强调在生物学研究中数据质量的重要性。 第一章：生命科学中的数据与统计思维 本章首先界定了生物统计学的核心地位及其在现代科研中的不可或缺性。我们将探讨生物学研究中常见的变量类型（连续型、离散型、分类名义型、有序型）及其在统计分析中的意义。重点阐述了“可重复性危机”背景下，统计学在确保研究设计科学性、避免偏倚和提高证据等级方面的关键作用。此外，本章引入了概率论的基础概念，如随机变量、分布函数，并初步探讨了小样本与大样本研究设计中的差异化处理思路。 第二章：研究设计原则与抽样技术 高质量的统计分析始于严谨的研究设计。本章系统梳理了对照实验设计、随机化、盲法、重复等基本原则。详细对比了观察性研究（如队列研究、病例对照研究）和实验性研究的优劣及适用场景。在抽样方面，本书深入讲解了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等方法，并结合生物样本采集的实际困难，提供了如何在实际操作中优化抽样方案的实用建议，强调了样本代表性的重要性。 第三章：数据清洗、描述性统计与可视化 原始数据往往充满噪声，本章是实践操作的基石。首先，详细介绍了数据输入、编码及缺失值处理的策略（如插补方法）。随后，深入讲解描述性统计量（集中趋势、离散程度、形态特征）的选择与解释。重点在于：如何选择合适的指标来描述特定生物学分布（例如，非正态分布数据的中位数与四分位数）。在数据可视化方面，本书超越了基础的柱状图和散点图，详细阐述了箱线图（Box Plot）、小提琴图（Violin Plot）、生存曲线图以及复杂的多变量散点图矩阵在揭示数据模式和初步假设检验中的应用，并讨论了如何规范化图表以满足期刊发表要求。 第二部分：推断性统计与假设检验 本部分是全书的核心，系统介绍如何利用样本数据对总体做出科学推断。 第四章：参数估计与置信区间 本章阐述了点估计与区间估计的概念。详细解释了最大似然估计（MLE）和矩估计等方法在生物学参数估计中的应用。篇幅重点放在置信区间（Confidence Interval, CI）的构建和解读上，特别是如何正确理解和应用95% CI，避免将其与概率错误地混淆。 第五章：正态分布假设下的参数检验 本章从经典的t检验入手，系统介绍了单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的适用条件、统计量计算及结果判读。同时，引入了方差分析（ANOVA）作为t检验的拓展，详细解释了单因素ANOVA、重复测量ANOVA在处理多个处理组或同一受试者多时间点数据时的优势。本章特别强调了检验的前提假设（如正态性、方差齐性）的检验方法及其在不满足假设时应采取的替代策略。 第六章：非参数统计方法 鉴于许多生物学数据（如评分、排名、非正态分布的生物标志物）不满足正态分布假设，本章系统介绍了非参数检验。内容涵盖秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）以及针对配对数据的检验（如Wilcoxon符号秩检验）。本章指导读者如何在实际研究中快速判断数据分布特征，并准确选择最恰当的非参数检验方法。 第七章：分类数据分析与卡方检验 生物学研究中，结局变量常为定性或计数数据（如疾病发生率、菌落形成率）。本章深入探讨了列联表分析，详细介绍了卡方检验（$chi^2$ Goodness-of-Fit Test, $chi^2$ Test for Independence）及其修正（如Yates连续性修正）。此外，对相对风险（RR）、优势比（OR）的计算、解释及其置信区间的构建进行了详尽的阐述，这对流行病学和毒理学研究至关重要。 第八章：相关性与线性回归 本章探讨变量间的关联强度与方向。介绍了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数，并着重区分了相关性与因果性的区别。在线性回归部分，详细讲解了简单线性回归和多元线性回归模型的建立过程，包括回归系数的解释、R方值的评估、多重共线性诊断（如VIF）以及模型残差分析，旨在帮助读者构建具有良好预测能力的回归模型。 第三部分：高级模型与应用专题 本部分针对更复杂的生物学研究场景，引入了生存分析、重复测量数据处理和基础的广义线性模型。 第九章：生存分析基础 在临床试验、疾病复发研究中，生存时间分析是核心工具。本章引入了删失数据（Censoring）的概念，并详细解释了生存函数、风险函数。重点讲解了Kaplan-Meier法估计生存概率曲线，以及Log-rank检验比较多组间的生存差异。为后续的风险因素分析，本章介绍了Cox比例风险回归模型的基本结构与系数解释。 第十章：重复测量数据与混合效应模型简介 生物医学研究中，同一受试者在不同时间点或不同条件下重复测量的情况非常普遍（如药代动力学、纵向干预研究）。本章辨析了传统ANOVA在处理此类数据时的局限性。随后，引入了广义线性混合模型（GLMM）的基本思想，重点指导读者如何识别数据中的非独立性（相关结构），并根据研究设计选择合适的模型结构，以获得更有效、无偏的估计。 第十一章：统计功效分析与样本量确定 功效分析（Power Analysis）是研究设计阶段的生命线。本章详细讲解了统计功效的定义（$1-eta$），以及影响功效的四个关键因素：$alpha$ 错误水平、效应量（Effect Size）、样本量和统计检验方法的选择。本书提供了针对t检验、ANOVA和回归模型等常用分析的样本量估算指南，并强调了“功效优先”的研究理念，帮助研究者避免设计出“低功效”或“过度设计”的实验。 全书贯穿“以问题为导向”的教学理念，每章均配有贴近真实生物学情景的案例分析，并附有详细的统计软件（如R或SPSS）操作步骤和输出结果的解读指南，确保读者能够将所学理论知识无缝转化为实际的科研能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构也令我印象深刻，非常清晰和有条理。每一章都围绕一个核心的统计概念或方法展开，层层递进，前后呼应。开篇的导论部分，为整个生物检定统计学建立了一个宏观的框架，让读者对后续内容有一个整体的认识。而随后的各个章节，则像精雕细琢的零件，将这个框架填充得更加丰满和实用。 我特别喜欢书中对各种统计图表的使用。图表能够直观地展示数据分布和趋势，比枯燥的数字表格更加易于理解。书中提供了大量高质量的图表示例，并且详细解释了如何解读这些图表。这对于我这种视觉型学习者来说，无疑是极大的帮助。通过这些图表，我能够更快速地捕捉数据的关键信息，并将其有效地传达给他人。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物检定统计法（第二版）》真是给了我一个意想不到的惊喜，虽然我拿到这本书主要是出于工作的需要，想快速了解一些生物检定领域的基础统计概念和方法，但阅读过程中，我渐渐被其严谨又不失可读性的内容所吸引。开篇之处，作者就用一种非常接地气的方式，将复杂的统计原理拆解开来，仿佛在循循善诱地教导一个初学者。那些看似枯燥的数学公式，在作者的笔下变得生动起来，不再是遥不可及的符号，而是解决实际问题的有力工具。 我尤其欣赏书中在概念阐释上的耐心。对于生物检定这个专业性很强的领域，很多读者可能并没有深厚的统计学背景，本书在这方面做得相当出色，充分考虑到了读者的接受程度。它没有直接抛出大量专业术语，而是循序渐进，从最基本的数据收集、整理开始，一步步深入到假设检验、回归分析等核心内容。在讲解每一个统计方法时，作者都会结合生物检定的具体应用场景，用鲜活的案例来佐证理论，让读者能够清晰地理解“是什么”、“为什么”以及“怎么用”。这种理论与实践紧密结合的方式，极大地增强了我的学习效率和对书中内容的信任感。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本《生物检定统计法（第二版）》是一本非常出色的教材。它不仅内容丰富，讲解深入浅出，而且贴合实际应用，具有很强的指导意义。即使是对统计学不太熟悉的读者，也能通过这本书掌握生物检定所需的关键统计知识和技能。 我个人觉得，这本书最难得的地方在于，它在保持学术严谨性的同时，又做到了很好的可读性。作者没有使用过于晦涩难懂的语言，而是用清晰、简洁的文字来阐述复杂的概念。这使得这本书既适合作为专业院校学生的教材，也适合作为行业内从业人员的参考书。我强烈推荐给所有在生物检定领域工作的同仁，相信你们都会从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的技术类书籍，除了内容的深度和广度，更重要的是它能否真正帮助读者解决问题。这本《生物检定统计法（第二版）》在这方面做到了极致。我工作中经常会遇到一些实验数据分析上的瓶颈，以前总是靠经验或者零散的资料来硬凑，效果往往不尽如人意。然而，在这本书里，我找到了很多关于如何科学地设计实验、如何恰当地选择统计模型、如何准确地解读统计结果的指导。 书中对于一些常用统计软件的操作也进行了详细的介绍，并且给出了具体的步骤和注意事项。这对于我这种不擅长编程，但又需要利用软件进行数据分析的读者来说，简直是福音。每当我遇到一个棘手的分析任务，翻开这本书，总能找到相关的章节，并且按照书中的指引一步步操作，最终都能得到令人满意的结果。这种“手把手”式的教学，大大降低了学习难度，让我能够更专注于生物检定本身的科学问题，而不是被统计方法的复杂性所困扰。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它贯穿始终的逻辑严谨性和科学性。作者在讲解每一个统计方法时，都非常注重其背后的数学原理和统计学基础，并且会清晰地解释为什么需要使用这种方法，以及这种方法的适用条件是什么。这对于我这样希望深入理解统计学原理，而不仅仅是停留在“会用”层面上的读者来说，是非常宝贵的。 在生物检定领域，数据的准确性和分析的可靠性至关重要，任何一点的疏忽都可能导致错误的结论，影响到产品的质量和安全。这本书正是抓住了这一点，在每个章节都强调了统计方法在生物检定中的严谨性要求。它不仅仅是教授“如何计算”，更重要的是引导读者思考“为何如此计算”，以及“计算结果的意义是什么”。这种思维的培养，让我能够更批判性地看待数据，更审慎地做出判断。